全 文 ：浙北地区不同种植方式下春玉米生长发育的动态模拟*
陈 杰* * 杨京平 王兆骞 (浙江大学华家池校区农业生态研究所,杭州 310029)
摘要 在 MACROS 模型基础上根据田间试验和文献资料组建了春玉米动态模拟模型,经验证模型能较好地
反映不同种植方式下春玉米的生长发育过程.利用模型研究了浙北地区大麦/春玉米晚稻种植制度中春玉米的
播种日期对其生育期、产量等的影响,结果表明 3月底至 4月上旬是这一地区理想播种期; 与单作相比, 套作玉
米应适当增加植株密度.
关键词 春玉米 生长发育 动态模拟模型
文章编号 1001- 9332( 2001) 06- 0859- 04 中图分类号 Q242 1 文献标识码 A
Dynamic simulation on growth and development of spring corn in dif ferent cropping patterns in northern Zhejiang
Province. CHEN Jie, YANG Jingping and WANG Zhaoqian ( AgroEcology Institute, Zhej iang University ,
Hangzhou 310029) . Chin. J . A pp l . Ecol. , 2001, 12( 6) : 859~ 862.
A simulation model was established on the basis of MACROS model and field experimental data, which can w ell de
scr ibe the processes of the grow th and development of spring corn in different cropping patterns. The influence of sow
ing time on spring corn of production in the barleycornrice cropping system in northern Zhejiang Province was studied
using t he new model. The results show ed the ideal sow ing per iod of spring corn w as late March to ear ly April. The
density of cropping corn should be reasonably incr eased, compared to the monocropping co rn.
Key words Cropping Spring corn, Grow thand and development, Dynamic simulation model.
* 浙江省自然科学基金( 697041)与国际合作课题! 水稻生产模拟与
系统分析∀ ( 1992~ 1995)资助项目( SARP) .
* * 通讯联系人.
1999- 07- 26收稿, 1999- 11- 08接受.
1 引 言
麦/玉米稻模式是近年来长江三角洲地区逐渐推
广的一种新型种植制度. 该地区是我国经济最发达的
地区之一,长期以来种植制度是以双季稻为主的二熟
三熟制,导致农产品结构单一, 土壤性状恶化,不利于
农业的进一步发展. 新型水旱轮作种植方式的出现,既
优化了种植结构,提高了总产,也有利于土壤物理性质
的改善[ 1, 10] .
新种植制度中关键问题是玉米的播种时间及套作
影响.作者借助作物生长模拟模型这一新工具,研究了
浙北平原春玉米在不同种植条件下生理生态过程. 作
物模拟模型研究仅有 30 多年历史, 但进展迅速,迄今
已研制出多种作物生长模型[ 2, 4, 5, 7~ 9] , 并进行了有关
应用研究[ 3, 11, 12] .本研究期望一方面为生产实践提供
参考,同时也为种植制度的模拟构建基础模型.
2 材料与方法
21 试验设计
试验于 1994~ 1996 年在浙江大学华家池校区实验农场进
行.供试品种为苏玉 1 号玉米和浙皮 3 号大麦; 试验土壤为粉
砂壤土, 容重 1 18g#cm- 3 ,有机质 1 66% ,全 N 0 083% , 速效
K 975mg#kg- 1 ,速效 P 1161mg#kg - 1. 大麦分别于 1994 年和
1995年的 11 月 10 日播种, 条播, 幅宽 1 0m, 播种行宽 03m
(两侧预留套作玉米空行) ,沟宽 0 3m, 密度为 6 ∃ 105 基本苗#
hm- 2 .春玉米于 1995年 4月 1日和 11 日、1996 年 4 月 2 日和
12 日播种,都有单作和套作两种种植方式, 密度依次为 4 月 1
( 2)日单作 76500 株#hm- 2、4月 1( 2)日套作 85500 株#hm- 2、4
月 11( 12)日单作 81000 株#hm- 2和 4 月 11( 12) 日套作 90000
株#hm- 2 , 4 次重复, 1次用于取样, 另 3 次用作测产. 小区面积
39m2 ( 30m ∃ 1 3m) ,试验区总面积为 667m2.
施肥, 大麦施尿素 730kg#hm- 2, 其中 75% 作为基肥, 25%
于拔节期施下;春玉米分别于苗期和拔节期施入人粪尿 9600kg
#hm- 2和厩肥 54000kg#hm- 2 , 孕穗期施尿素 240kg# hm- 2 . 田
间管理同常规生产.
每 10d 取样 1 次 ,每次每处理取 20 株, 测定叶面积(系数
法)及叶、茎、根、穗等器官干物重(烘干法 ) . 同时各处理分层( 0
~ 10cm 和 10~ 20cm) 5 点取土样测定土壤水分含量(烘干法 ) .
取样为随机进行.
22 动态模拟模型的组建
以 Penning de V ries 等[ 4] 建立的 1 年生作物模拟模型
MACROS( L1D+ L2C+ L2SS)模型为基础, 利用 1995 年试验结
果和有关文献资料, 在作物生产的光温水水平上[ 5] , 即仅受光
照、温度和水分可利用性的影响, 而不受营养元素限制和没有
病虫害,组建了春玉米生长模拟模型. 本研究进行的田间试验,
按作物最大营养需求施肥,并由专人负责田间杂草的清除及病
虫害防治, 基本上能够满足建模要求. 模型用连续系统模拟语
言 CSMP编制. 模型由作物生长、蒸腾与水分吸收、土壤水分平
应 用 生 态 学 报 2001 年 12 月 第 12 卷 第 6 期
CH INESE JOURNAL OF APPLIED ECOLOGY , Dec. 2001, 12( 6)%859~ 862
衡三个模块以及气象资料和作物、土壤参数组成.
221 作物生长模块 作物生长模块是模型的基础, 以 1d 为
时间步长,逐日积分作物干物质生产潜力的动态变化.模块详细
描述了光合作用、呼吸作用、同化物分配、干物质形成、光合面积
发育和生育期进程等作物基本生理生态过程.作物生长包括营
养生长和生殖生长, 模型中用 DS 表示发育阶段;出苗时 DS= 0,
0< DS< 1 为营养生长期, DS= 1 为开花, 1< DS< 2 为生殖生长
期, DS= 2为成熟,模拟结束.生育期的模拟用积温法[ 9] .
根据田间试验数据及作者另一组研究结果[ 9] , 对原始模块
L1D的结构及有关过程和参数作了大量修改.针对南方春玉米
生长期内多雨的特点,模块中加入了渍水敏感期及因渍水引起
的发育速率延迟、碳水化合物分配比例变化、绿叶和根系损失
加快等影响因子.综合有关研究资料及作者的试验结果[ 6, 9] , 确
定渍水敏感期为 4~ 8 叶期(即本研究中 035< DS< 072) , 且
连续渍水 5d 以上产生渍害; 4 叶至 8 叶期内随叶龄的增大, 受
渍害危害逐渐减轻;由渍水引发的各种变化根据作者的研究结
果确定[ 9] .对于套种玉米,考虑到共生期间大麦的遮阴影响, 光
合作用和生育进程受到一定的阻碍,模块中加入了光合速率和
生育期抑制因子.
模块中修改和新增的语句:
LLV= WLV * INSW ( CWD- 50, AFGEN( LLVT , DS ) ,
WLLV)
WLLV= INSW( ( 035- DS) * ( 0 72- DS) , WLLV1, AF
GEN( LLVT , DS) * INCR)
WLLV1= AFGEN( LT , CWD)
INCR= AFGEN( INCRT , CWD)
LRT= WRT * INSW ( CWD- 50, AFGEN( LRTT , DS ) ,
WLRT )
WLRT= AFGEN( LRTT , DS) * INCR
CAGSS= CAGCR* AFGEN( CASST , DS) * CPEW* WCPF
WCPF= INSW ( ( 0 35 - DS ) * ( 0 72 - DS) , AFGEN
( WCPT , CWD) , 10)
PLMX= PLMXP* INSW( DS- 0 8, FACTOR, 10) * AF
GEN ( PLMT T , TPAD ) * L IM IT ( 200. , 600. ,
SLA ) / SLC
FACTOR= AFGEN( FACTT , DS)
DS= INTGRL( DSI, INSW( DS- 1. , DRV , DRR) ) * DEFA
DEFA= INSW( ( 0 35- DS) * ( 0 72- DS) , DELAY, 1 0)
DELAY= AFGEN( DELAYT , CWD)
程序中新引进的变量和参数的含义: WLLV、WLLV1, 渍水
引起的叶片重损失速率; INCR, 渍水引起的叶、根重损失增加
系数; WLRT , 渍水引起的根重损失速率; WCPF , 渍水引起的干
物质分配变化; FACTOR ,套作影响因子; DEFA、DELAY, 渍水
对发育速率的影响因子.
222 蒸腾与水分吸收模块 直接利用 L2C 模块 .由于蒸腾
失水占作物耗水的绝大部分,因而模型中假定蒸腾水量等于根
系吸水量. 模块主要包括根系的吸水过程、作物体内的水分状
况与光合作用的关系以及土壤水分条件改变时对它们的影响.
223 土壤水分平衡模块 水分平衡模块采用 MACROS 模
型中描述排水不良土壤水分运动的模块 L2SS. 模块中新增了
连续渍水时间变量( CWD) ,在程序中加入下述语句计算连续渍
水天数和控制土壤水分含量.该模块处理土壤剖面上土壤含水
量、土水势及水流的动态变化.
CWD= INTGRL ( 00, INSW( WCLQT ( 3) - 1 2* WCFC
( 3) , - CWD, 1 0) / DELT )
IF ( DS. GE. DS1. AND. DS. LE. DS2 ) WCLQT ( I ) = 1 2*
WCFC( I)
DS1 和 DS2分别为控制土壤含水率的某一发育阶段的始
期和终期.
224 气象资料、作物与土壤参数 研究所需的气象资料, 包
括作物生长季节内每日的最高、最低气温、太阳辐射、降雨量、
平均湿度和平均风速, 来自杭州市气象站. 修改的作物参数包
括比叶重、碳水化合物分配到各器官的比例、营养生长期与生
殖生长期发育速率常数;新增加的参数主要是持续渍水天数与
生育期延迟、叶根损失速率、光合产物在地上部分配比例的关
系以及套作对玉米的影响. 上述参数根据实测及有关文献而
得.土壤资料主要来自 Penning 等[ 4] .
3 结果与分析
31 作物生育期、生物量及产量的验证
表1是春玉米部分田间试验结果与相应的模拟
值.不同种植方式生育期的模拟值与测定值比较符合,
播种至开花、开花至成熟的平均误差均为15d, 全生
表 1 春玉米田间试验结果与模拟值比较
Table 1 Comparison of measured and simulated results of spring corn in 1996( kg#hm- 2)
播种日期
S ow ing date
( m#d)
生育期*
Development stage
( d)
实测值
Measured
模拟值
Simulated
最大叶面积指数
Leaf area index( LAI)
实测值
Measured
模拟值
Simulated
地上部生物量
Biomass above ground
实测值
Measured
模拟值
Simulated
总生物量
T otal biomass
实测值
Measured
模拟值
Simulated
产 量
Yield
实测值
Measured
模拟值
S imulated
42单作 75+ 34 77+ 35 361 405 79231 80526 83574 84290 42848 43495
Monocropping
42套作 75+ 34 77+ 35 310 361 74298 76833 78859 80242 36458 39868
Intercropping
412单作 70+ 33 71+ 35 345 361 75176 76275 77210 79770 37688 39236
Monocropping
412套作 70+ 33 71+ 35 297 349 73984 75127 77043 78532 33585 37654
Intercropping
* 前后两数分别指营养生长期和生殖生长期 The first number is the days of vegetat ive phase and the second is the days of reproduct ive phase.
860 应 用 生 态 学 报 12卷
育期的平均误差为 3d. 叶面积指数、生物量与产量的
模拟值都高于实测值, 其中叶面积指数的模拟结果与
测定值的差异为 464~ 1751%, 产量的差值为 151
~ 1212% .比较单作与套作的结果可以看出, 模型对
单作的处理好于套作, 两期单作叶面积指数与产量的
模拟值分别平均高于测定值 841%和 281% ,而套作
的却分别达到 1698%和 1073% .
32 作物生长动态的验证
图1a~ e是 1996年 4月 2日的播种春玉米生长
动态的模拟与测定结果( 4 月 12日播种的结果类似,
略去) .各器官干重和叶面积指数动态变化的模拟值均
高于实测值,其中以叶面积指数和穗的符合程度最好,
根的差异最大. 对于叶、茎、根等器官,模拟结果与实际
差值主要表现在作物生长季节中后期, 但总的变化趋
势基本能够反映作物增长动态.所以,该模型能够较好
地描述春玉米的生长发育过程和预测经济产量,对于
研究浙北地区春玉米生产有一定的实用价值.
33 应用模拟模型优化春玉米的种植日期
应用上述模型, 利用 1996年的气象数据模拟了不
同播种日期对春玉米生长发育的影响 (植株密度为
76500株#hm- 2, 其它初始条件相同) (表 2) . 结果表
明,随着播期的推迟,春玉米的开花和成熟日期相应延
迟;营养生长期逐渐缩短, 但变化幅度趋于减小;生殖
生长期几乎不受影响. 这真实反映了温度对春玉米生
长发育影响的特点. 前期气温由低渐高,变幅大,对生
长发育速率影响显著;中后期气温高且趋于稳定, 对生
育进程的影响逐渐减弱. 播期对产量的影响, 4 月初以
前不甚明显,此后才有较大差异.
受热量条件限制, 浙北地区晚稻一般在 7月底至
8月初移栽才能安全抽穗成熟, 所以大麦/春玉米晚
稻三熟制中春玉米必须在 7月底以前收获. 考虑到春
季低温以及春玉米与大麦共生期又不宜太长( 40d左
右) ,根据以上模拟结果, 3月底到 4月上旬播种春玉
米较为适宜,既能获得较高产量, 又可避免延误季节.
与单作玉米相比, 套作玉米苗期受蔽阴影响, 植株弱
小,单株产量也较低,应相应增加植株密度, 以获得较
高的总产. 随播种日期的延迟, 播种密度也应适当增
加.
4 讨 论
在MACROS 基础上构建的玉米模型对春玉米在
不同种植方式下生长发育动态的模拟比较合理,可以
作为基础模型应用于作物种植制度的模拟研究.作物
田间试验研究周期长,易受环境影响,一般需要多年重
图 1 叶面积指数及各器官干物重的模拟值与实测值的比较( 1996年 4
月 2日播种)
Fig. 1 Simulated and measured results of leaf area index, leaf, stem, root and ear
of spring corn sowed on Apr. 2, 1996.& 单作实测值 Measured result s of monocropping corn, ∋ 单作模拟值 Simu
lated results of monocropping corn, ( 套作实测值 Measured results of inter
cropping corn, ) 套作模拟值 Simulated results of intercropping corn.
8616 期 陈 杰等:浙北地区不同种植方式下春玉米生长发育的动态模拟
表 2 播期对春玉米生长发育及产量的影响
Table 2 Effects of sowing time on growth and development of spring corn in 1996( kg#hm- 2)
播种日期
S ow ing date
( m#d)
开花日期 Flow ering date
( m#d)
单作
Mono
cropping
套作
Inter
cropping
成熟日期 Maturat ion date
(m#d)
单作
Mono
cropping
套作
Inter
cropping
叶面积指数
LAI
单作
Mono
cropping
套作
Inter
cropping
产 量
Yield
单作
Mono
cropping
套作
Inter
cropping
地上部生物量
Biomass above ground
单作
Mono
cropping
套作
Inter
cropping
323 616 616 721 721 4. 67 4. 02 4394. 4 4028. 0 8425. 4 7955. 4
42 618 618 723 723 4. 05 3. 45 4349. 5 3938. 7 8052. 6 7554. 4
412 622 622 727 727 3. 51 2. 98 3923. 6 3765. 4 7552. 3 7100. 7
422 629 629 82 82 2. 84 2. 38 3694. 0 3479. 0 6823. 8 6318. 5
复;而根据作物生理生态原理构建的作物模拟模型,只
须较少的试验确定作物参数,配合相应的土壤和气象
资料, 即可快速、直观地预测作物的生理生态过程. 但
是,模型对作物根部的处理不太理想, 由于根区环境,
尤其是营养和水份, 复杂多变,向来是作物模型的弱点
和难点,以前的研究大多不考虑地下部分的变化. 作物
根系生长的模拟将是今后作物模型研究的重点之一.
模型的模拟结果与测定值的差异, 说明现实的生产条
件与模型的理想环境之间还有一定的差距, 把营养元
素、杂草、病虫害的影响逐渐引入模型, 将是完善模型
的重要工作,也将推动作物模型更好地服务于生产实
践.随着作物生理生态、土壤、计算机模拟技术等相关
专业的发展,作物生长动态模型将日臻完善, 有更广阔
的应用前景.
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作者简介 陈 杰,男, 1971 生,硕士, 助研,主要从事作物生产
仿真和农业生态研究教学工作,发表论文 10 篇. Email: Cjaei@
263. net
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